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ROP 作为全球早产儿致盲主因，诊断依赖眼科检查，资源有限地区亟需辅助工具。本研究纳入 120 例≤32 周龄、≤1500g 早产儿，分析 SIRI、PLR、PIV 等炎症指标，构建联合评分模型。结果显示联合模型 AUC 达 0.802，为 ROP 早期风险分层提供新方案。
早产儿视网膜病变（Retinopathy of Prematurity, ROP）是全球范围内导致早产儿失明的主要原因之一。ROP 的诊断目前主要依赖详细的眼科检查，而在医疗资源有限的机构中，亟需辅助诊断工具以帮助临床医生。本研究旨在开发一种整合全身炎症标志物的评分模型，用于早产儿 ROP 的早期预测。
研究采用回顾性病例对照设计，纳入 120 例胎龄≤32 周且出生体重≤1500g 的早产儿，分析其出生后 24 小时内（且在 ROP 诊断前）血液样本中基于血常规的炎症指标，包括全身炎症反应指数（Systemic Inflammatory Response Index, SIRI）、血小板与淋巴细胞比值（Platelet-to-Lymphocyte Ratio, PLR）和全免疫炎症值（Pan-Immun Inflammatory Value, PIV）。通过 logistic 回归和受试者工作特征曲线（ROC）分析构建评分模型。
结果显示，发生 ROP 的婴儿胎龄和出生体重显著更低（p<0.001, p=0.02）。其中，SIRI-2 的诊断准确性最高（AUC=0.704），而整合 SIRI-2、PLR-2 和 PIV-2 的联合模型表现更优（AUC=0.802）。Logistic 回归分析进一步证实，SIRI-2 和 PLR-2 是 ROP 的独立预测因子，有助于优化风险分层。
本研究开发的评分模型不仅提升了 ROP 的早期风险分层能力，还具备在新生儿重症监护病房（尤其是资源有限地区）广泛应用的潜力。未来需通过多中心试验进一步验证其在全球范围内改善新生儿预后的价值。
